Scikit Learn; 多項式回帰のモデルのプロットが上手くいかない

Question

多項式回帰モデルをscikit learn でプロットしようとしているのですが
プロットがぐちゃぐちゃになってしまいます

問題はデータがソートされていないことらしいのですが、sortしてもやはり別の形でぐちゃぐちゃしたプロットが出力されてしまいます

from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
from sklearn.pipeline import Pipeline

x_data = np.array(x)
y_data = np.array(y)

x_data = x_data.reshape(len(x_data), 1)
y_data = y_data.reshape(len(y_data), 1)

clf = Pipeline([('poly', PolynomialFeatures(degree=2)),('linear', linear_model.LinearRegression())])
clf.fit(x_data, y_data)
predictive_y = clf.predict(x_data)

plt.scatter(x, y)
plt.plot(x, clf.predict(x_data))

解決策が分かる方いれば回答お願いいたします

ソートの意味を僕が誤解していると思います、現在調べています。。。

Answer 1

まず配列の次元ですが、predictの結果をravelしてもうまく行きませんか？

次にplotしていますが、scatterではありませんか？
そして、xとyの両方を同じインデックスでソートし直せていますか？
（np.argsortを使うなど。）

最後にstyleをlineではなく、markerにしてみてはいかがでしょう？
ls='none', marker='.'がキーワードだったはずです。